重慶監控圖像識別技術是什么？從實戰告訴你答案人工智能技術的突破往往來自于多方面技術間的融合互通。近日，百度在語音識別技術方面再獲突破，將圖像識別技術成功“跨界”到語音領域，大幅度提升語音識別產品性能，是繼端對端語音識別后取得的另一次技術突破。那么，圖像識別究竟是什么？

    重慶監控近些年比較經典的一個應用，就是谷歌和百度推出的識圖功能，相信大家都已經有所體驗；IT行業同事炒得火熱的人臉識別，也是圖像識別應用的一個典例；當然，現在的日常生活中也少不了網上購物中的識圖，只要把想買的東西拿在某寶APP拍一下，就會立即搜索出此物品的種類和價格。

    不過，這些厲害的功能究竟是怎么實現的呢？未來圖像識別還會和我們生活有哪些更深的接觸，又跟大數據有什么關系？今天為你慢慢探索。

    重慶監控數字圖像(又稱數碼圖像或數位圖像)，是二維圖像用有限數字數值像素的表示。完成數字圖像的識別需要大致經過信息獲取圖像采集->圖像預處理(如二值化、反色等處理方法)得到特征數據->訓練過程(分類器涉及和分類決策)->識別這幾個步驟。由于數字圖像和文字、數字均以像素為基本元素，加之數字圖像識別和數字識別的基本過程類似，我將以圖像識別技術中比較基礎的數字識別簡單講述識別的過程。

    重慶監控先介紹一下幾個后面會用到的基本概念：

    1.模式識別：當前，模式識別的應用范圍十分廣泛，它的觀察對象囊括了人類感官直接或間接接受的外界信息。而運用模式識別的目的，則是利用計算機模仿人的識別能力來辨別觀察對象。模式識別方法大致可分為兩種，即結構方法和決策理論方法，其中決策理論方法又稱為統計方法。字符模式識別的方法可以大致分為統計模式識別、結構模式識別和人工神經網絡等。上述的圖像識別步驟就是模式識別的基本步驟了。

    常用的模式識別方法之一是模板匹配，顧名思義，就是在輸入圖像上不斷切割出臨時圖像、并將之與模板圖像匹配，如果相似度足夠高，就認為我們尋找到了應有的目標。最常見的匹配方法包括平方差匹配法、相關匹配法、相關系數匹配法等。以下我們都將以模板匹配為例，說明模型識別的概念。

    2.支持向量機(SVM)：支持向量機是一種可訓練的、基于結構風險最小化原則的通用機器學習方法，簡單來說就是一種分類器。SVM方法的原理簡單說即是線性化和升維的過程。SVM是從線性可分情況下的最優分類超平面發展而來的。如下圖所示，空心點和實心點分別代表兩類樣本，H為H維分類超平面，HI和H2分別為過各類點且離分類超平面舉例最近且平行于H的超平面。最優分類超平面理論要求分類超平面在可將兩類正確分開的基礎上，使分類間隔。

    3.OpenCV：是一個基于BSD許可證授權發型的跨平臺計算機視覺庫。與其他函數庫相比，致力于真實世界的實時應用。同時通過優化的C代碼的編寫，為其執行速度帶來了客觀的提升。

    4.LIBSVM：一個簡單、易于使用的SVM模式識別與回歸軟件包。軟件包內包含python,svmtoy等文件夾，以及SVM-predict，svm-scale，svm-train等。

    重慶監控首先運用OpenCV函數庫讀取原始圖像庫中的圖像數據，存儲特征值到外部.txt文檔。隨后對數據進行預處理，并形成待訓練數據；隨后對及格過預處理的數據進行參數尋優、模型訓練。在對待測試圖像進行數據特征的提取后，將特征數據放進模型中進行預測并得到識別率預測值。最后對識別率情況進行分析。